(57)【要約】【課題】ある課題が解決された結果、新たな課題（未解決課題）が発生するといった課題間の関係性を明確化する。【解決手段】課題関係性データベース構築部101は、特許文献の明細書テキストデータから、特許文献の課題語および引用関係、ならびに、引用先文献の内容説明および未解決課題を抽出し、特許文献に対応付けて課題関係性データベース114に蓄積する。課題関係性データベース利用部106は、課題関係性データベース114を利用して、特許文献の課題語から特許文献を絞り込む。内容説明クラスタリング部109は絞り込んだ特許文献の内容説明についてクラスタリングを行い、対応付け部110が最上位クラスタの内容説明に未解決課題を対応付ける。対応付けにより、特許文献の課題と、課題から発生した未解決課題の関係性を明確にすることができる。表示部112は、対応付けの結果を視覚的に表示する。【選択図】図１
2010282543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、前記特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出し、前記課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、前記特許文献で開示されている発明の課題語として、前記特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する課題抽出部と、
前記特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する引用関係データベース構築部と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する内容説明抽出部と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する未解決課題抽出部と、
利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を前記特許データベースから検索する検索部と、
前記課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、前記検索キーを含む特許文献が前記引用関係データベースにおいて引用先文献とされており、且つ前記課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を前記内容説明部位に含む特許文献を絞り込む課題絞り込み部と、
前記課題絞り込み部が絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする内容説明クラスタリング部と、
前記最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、前記課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、前記クラスタリング結果と対応付ける対応付け部と、
を備える、特許情報構築装置。
【請求項２】
前記課題抽出部は、前記課題語を指示するとして予め定められたキーフレーズを含む部位を、前記課題候補として抽出することを特徴とする請求項１に記載の特許情報構築装置。
【請求項３】
前記内容説明抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、該段落を内容説明部位として抽出することを特徴とする請求項１に記載の特許情報構築装置。
【請求項４】
前記未解決課題抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックにおいて、未解決課題を表すとして予め与えられているキーフレーズが前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落に含まれている場合には、該キーフレーズの課題語部分を、前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする請求項１に記載の特許情報構築装置。
【請求項５】
前記未解決課題抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックに含まれている前記特許文献についての課題語を前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする請求項１に記載の特許情報構築装置。
【請求項６】
特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、前記特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出し、前記課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、前記特許文献で開示されている発明の課題語として、前記特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する課題抽出処理と、
前記特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する引用関係データベース構築処理と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する内容説明抽出処理と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する未解決課題抽出処理と、
利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を前記特許データベースから検索する検索処理と、
前記課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、前記検索キーを含む特許文献が前記引用関係データベースにおいて引用先文献とされており、且つ前記課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を前記内容説明部位に含む特許文献を絞り込む課題絞り込み処理と、
前記課題絞り込み処理により絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする内容説明クラスタリング処理と、
前記最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、前記課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、前記クラスタリング結果と対応付ける対応付け処理と、
をコンピュータに行わせることを特徴とする、特許情報構築プログラム。
【請求項７】
特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、前記特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出し、前記課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、前記特許文献で開示されている発明の課題語として、前記特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する課題抽出ステップと、
前記特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する引用関係データベース構築ステップと、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する内容説明抽出ステップと、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する未解決課題抽出ステップと、
利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を前記特許データベースから検索する検索ステップと、
前記課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、前記検索キーを含む特許文献が前記引用関係データベースにおいて引用先文献とされており、且つ前記課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を前記内容説明部位に含む特許文献を絞り込む課題絞り込みステップと、
前記課題絞り込みステップによって絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする内容説明クラスタリングステップと、
前記最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、前記課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、前記クラスタリング結果と対応付ける対応付けステップと、
をコンピュータが行うことを特徴とする、特許情報構築方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文献検索技術と、文献検索結果の利用技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
莫大な量の特許文献を利用するために、目的の特許文献を適切に抽出するためのさまざまな手法が知られている。例えば、キーワードやキーフレーズを用いてデータベースを検索することにより、キーワード等に関連して絞り込まれた一連の検索結果を得ることができる。また、検索結果から、キーワード毎の文献件数のマップを作成する手法も知られている。さらに、これらの調査結果を関連性の高いキーワードやキーフレーズ毎に分類したり、特許文献間の引用関係により分類したりすることで、より体系化された調査結果を得ることも可能となっている。
【０００３】
また、特許文献の明細書テキストデータからその特許文献で開示されている発明の「課題」を抽出し、分類する手法も知られている。課題の抽出手法としては、キーワードやキーフレーズ（例えば、「Ａが向上する」など）に注目し、「Ａ」を課題として抽出する手法が知られている。また、任意に決定した課題となる語（例えば、「コスト」、「精度」など）を収集した課題語辞書を作成し、辞書中の課題語を課題として抽出する手法もある。さらには、予め定めたルールを用いて課題語を抽出する手法もある。例えば、明細書テキストデータから抽出した文節間の係り受けの関係『ＢＢ−ＣＣ』をキーとして検索し、「安定性が−向上する」が検索結果として得られたときには、「安定性」を課題語として抽出するような手法である。
【０００４】
これらの課題語の抽出手法は、特許文献の明細書テキストデータの見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックから優先的に抽出するなどの手法を併用することもある。なお、本明細書において、文章ブロックとは、ある見出しに属する文章や段落のまとまりを意味するものとする。
【０００５】
さらに、キーワードや課題語を用いて検索した課題語の検索結果を分類体系に従って分類する手法も知られており、明細書テキストデータの見出し［従来の技術］などが付されている文章ブロックに記載されている課題語のみを利用して分類する手法もある。
【０００６】
また課題語を、言い回しや、IPC分類等の分類定義などを用いて抽出し、分類を行う手法や、特許文献データを課題語に基づいてリンク付けする手法なども知られている。
さらに、抽出した課題語を用いた特許文献データベースからの検索結果を、例えば、検索した課題語と検索件数とを時系列に並べる等して分類することで、それらの課題の件数の増減や、課題の変化を調査するという手法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−１６３２７５号公報
【特許文献２】特開２００７−１４８６３０号公報
【特許文献３】特開２００８−２２６２３０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】小川知也、渡部勇、「引用情報に基づく基本特許抽出」、情報処理学会研究報告  情報学基礎研究会報告、平成17年5月、第78巻、p.41−48
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述のようにして、検索結果において複数の課題を時系列に並べる分類を行うと、課題の増減はわかるが、課題間の直接の関係（例えば、課題の移り変わりやトレンド）は明確にはならなかった。例えば、歩行ロボットに関する特許において、「歩行安定性」、「小型化」、および「自立性」という３つの課題が抽出された場合、従来の手法ではそれぞれの課題語の時系列での増減を確認することはできる。しかし、それぞれの課題がどのように関係しているかという点までは注目させることができなかった。
【００１０】
また、特許文献には課題があり、ある課題が解決されても、解決された結果新たな課題（未解決課題）が発生することがある。例えば、上述の３つの課題間でも、「歩行安定性」が解決された結果として、「小型化」や「自立性」という課題が発生している可能性もある。
【００１１】
本発明は上述した問題に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、ある課題が解決された結果新たな課題（未解決課題）が発生するといった課題間の関係性を明確にすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本明細書に記載の特許情報構築装置は、課題関係性データベース構築部と、課題関係性データベース利用部とを備える。課題関係性データベース構築部は、課題抽出部と、引用関係データベース構築部と、内容説明抽出部と、未解決課題抽出部とを備える。課題抽出部は、各特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出する。そして課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、特許文献で開示されている発明の課題語として、特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する。引用関係データベース構築部は、特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する。内容説明抽出部は、特許データベースに蓄積されている特許文献の明細書テキストデータから引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する。未解決課題抽出部は、特許データベースに蓄積されている特許文献の明細書テキストデータから引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する。
【００１３】
一方、課題関係性データベース利用部は、検索部と、課題絞り込み部と、内容説明クラスタリング部と、対応付け部とを備える。検索部は、利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を特許データベースから検索する。課題絞り込み部は、課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、検索キーを含む特許文献が引用関係データベースにおいて引用先文献とされているレコードを探し出す。そして、探し出したレコードのうち、課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を内容説明部位に含む特許文献を絞り込む。内容説明クラスタリング部は、課題絞り込み部が絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする。対応付け部は、その最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、クラスタリング結果と対応付ける。
【００１４】
また、本明細書では、特許情報構築装置の各構成要素が提供する機能をコンピュータに行わせることで、当該コンピュータで当該特許情報構築装置を構築させるためのプログラムについても記載している。
【発明の効果】
【００１５】
特許情報構築装置によれば、特許文献の明細書テキストデータから、特許文献に開示されている発明の課題間の関係性を明確化できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】特許情報構築装置のシステム構成図である。
【図２】引用関係データベースと課題関係性データベースのデータ構造を示す図である。
【図３】特許情報構築装置を実現させるコンピュータのハードウェア構成図である。
【図４Ａ】課題関係性データベース構築処理を示したフローチャートである。
【図４Ｂ】課題関係性データベース構築処理を示したフローチャートである。
【図５】明細書テキストデータの例を示した図である。
【図６】明細書テキストデータの例を示した図である。
【図７】課題関係性データベース利用処理を示したフローチャートである。
【図８】課題関係性データベース利用処理の結果の出力の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
まず、図１について説明する。図１は、特許情報構築装置100のシステム構成を示す。この特許情報構築装置100は、特許文献に開示されている発明の課題について、複数の特許文献の課題間の関係を明らかにした課題関係性データベース114を作成し、作成したデータベースに基づいて特許情報の利用を行う。
【００１８】
図１に示した特許情報構築装置100は、課題抽出部102、引用関係データベース構築部103、内容説明抽出部104、および未解決課題抽出部105を含む課題関係性データベース構築部101を備えている。さらに、検索部107、課題絞り込み部108、内容説明クラスタリング部109、対応付け部110を含む課題関係性データベース利用部106も備えている。
【００１９】
課題関係性データベース構築部101について説明する。課題関係性データベース構築部101は、特許情報構築装置100の外部にある特許データベース115に蓄積されている、特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データを用いて、引用関係データベース113および課題関係性データベース114を構築する。なお、特許データベース115は、例えば、独立行政法人工業所有権情報・研修館により提供されている、特許庁保有の工業所有権情報データや、民間の事業者により提供されている特許情報サービスなどを利用することができる。
【００２０】
課題抽出部102は、前述した特許データベース115から、各特許文献に開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出する。そして、課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、特許文献で開示されている課題語として決定し、特許文献に対応付けて課題関係性データベース114に蓄積する。
【００２１】
引用関係データベース構築部103は、課題抽出部102が課題を抽出した特許文献で引用されている引用先特許文献（以下、引用先文献と称する）を、特許データベース115の特許文献の明細書テキストデータから抽出する。そして、引用先文献と特許文献とを関連付けて引用関係データベース113および課題関係性データベース114に蓄積する。構築された引用関係データベース113のデータ構造の一部を図２の上段に示す。詳細は後ほど説明する。
【００２２】
内容説明抽出部104は、特許文献の明細書テキストデータから引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、特許文献に対応付けて課題関係性データベース114に蓄積する。未解決課題抽出部105は、特許文献の明細書テキストデータから、引用先文献で開示されている技術では解決できなかったとされている未解決課題を抽出し、特許文献に対応付けて課題関係性データベース114に蓄積する。構築された課題関係性データベース114のデータ構造の一部を図２の下段に示す。詳細は後ほど説明する。
【００２３】
続いて課題関係性データベース利用部106について説明する。課題関係性データベース利用部106は、特許データベース115と、課題関係性データベース構築部101で構築された引用関係データベース113および課題関係性データベース114を用いて、特許文献に開示されている課題の関係性を、視覚的に分かり易く表示する。
【００２４】
検索部107は、特許データベース115から特許文献の明細書データを取得してテキストデータベースを作成し、作成したテキストデータベースから、利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を検索する。
【００２５】
課題絞り込み部108は、まず、課題関係性データベース114に蓄積されている各レコードの“引用”フィールドを参照し、検索部107が特許データベース115から探し出した特許文献を引用先文献としているレコードを絞り込む。続いて、絞り込んだレコードのうち、利用者によって任意に選択された課題語を含むレコードを、課題関係性データベース114の各レコードの“課題”フィールドを参照してさらに絞り込む。
【００２６】
内容説明クラスタリング部109は、利用者によって選択された課題語の内容説明についてクラスタリングを行う。そして、最上位となったクラスタをクラスタリング結果とする。内容説明クラスタリング部109は、クラスタリングとして例えば階層クラスタリングを行ってもよい。
【００２７】
対応付け部110は、内容説明クラスタリング部109が行ったクラスタリングの結果から、内容説明のクラスタに属する未解決課題を、クラスタリング結果と対応付ける。
特許情報構築装置100はさらに、利用者から検索キーなどの入力データを受け付けて課題関係性データベース利用部106に出力するクエリ受付部111と、課題関係性データベース利用部104で対応付けられた結果を表示する表示部112を備えている。表示部112は、対応付けの結果を利用者が視覚的に認識できるように出力する。
【００２８】
次に、図２について説明する。図２は引用関係データベース113と課題関係性データベース114のデータ構造の一部を示している。
引用関係データベース113は、複数の特許文献データについて、例えば特許文献Pと、特許文献Pを引用する特許文献QおよびRとの引用関係を明確にするように関連付けたデータ構造をしている。図２では、引用先文献である特許文献Ｐが特許文献ＱおよびＲに引用されていることを“Ｐ←Ｑ”、“Ｐ←Ｒ”と示している。同様に、引用先文献である特許文献Sと、引用先文献Sを引用する特許文献TおよびUについても引用関係が関連付けされて示されている。
【００２９】
課題関係性データベース114は、図２の下段に示すようなデータ構造である。“引用”フィールドには、引用関係データベース113と同様に、特許文献と引用先文献の関係を表すデータが並べられる。“課題”フィールドには、課題抽出部102で抽出された課題語が並べられる。“内容説明”フィールドには、内容説明抽出部104で抽出された内容説明部位が並べられる。“未解決課題”フィールドには、未解決課題抽出部105で抽出された未解決課題が並べられる。なお、各レコードでは、“課題” フィールド、“内容説明” フィールド、および“未解決課題”フィールドの各データが、“引用”フィールドにおける引用元の特許文献に対応付けられている。
【００３０】
図２に示されているのは、引用関係データベース113と課題関係性データベース114のデータ構造の一部である。これらのデータベースには、特許文献データベース115から取得した多数の特許文献データが分類され、多数蓄積されている。
【００３１】
次に図３について説明する。図３は、特許情報構築装置100の各部の機能を実現するコンピュータ300のハードウェア構成の一例を示している。
図３において、コンピュータ300は、CPU301、ROM302、RAM303、ハードディスク装置304、インタフェース装置305、入力装置306、出力装置307を備えている。これらの要素はいずれもバス308に接続されており、CPU301の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。
【００３２】
CPU301は、この特許情報構築装置100全体の動作を制御する中央演算処理装置である。ここで、ROM（Read Only Memory）302は、各種の制御動作を行うための制御プログラムを格納する。RAM（Random Access Memory）303は、CPU301が制御プログラムを実行する際に必要に応じて使用する作業用の一時記憶領域を提供する。ROM302には、CPU301が実行する基本制御プログラムが予め格納されている。CPU301は、ROM302に格納されている基本制御プログラムをCPU301が読み出してその実行を開始すると、コンピュータ300の各部の制御が可能となる。
【００３３】
ハードディスク装置304は、CPU301によって実行される各種の制御プログラムやデータを記憶しておく記憶装置である。CPU301はハードディスク装置304に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、後述する各種の制御処理を行って、前述した課題関係性データベース構築部101および課題関係性データベース利用部106の各部の機能を提供する。
【００３４】
前述の引用関係データベース113および課題関係性データベース114は、ハードディスク装置204に記憶されている。CPU301は、必要に応じてこれらのデータを読み出して特許情報構築処理を実行するとともに、利用する。
【００３５】
インタフェース装置305は、外部コンピュータ等から特許情報構築装置100に特許データベース115のデータなどが通信ネットワークを介して入力される場合に、コンピュータ300との各種データの授受の管理を行う。
【００３６】
入力装置306は、例えばキーボード装置やマウス装置であり、特許情報構築装置100に検索キー、キーフレーズ、および課題語などを入力するのに使用される。入力装置306は、利用者により操作されると、取得した入力情報をCPU301に送付する。入力装置306は、特許情報構築装置100のクエリ受付部111として機能する。
【００３７】
出力装置307は、特許情報構築装置100の処理結果等を出力する。出力装置307は、特許情報構築装置100の表示部112として機能する。
なお、図３に示した構成から明らかなように、コンピュータ300の構成は標準的なコンピュータの多くが備えている構成である。したがって、標準的なコンピュータによって特許情報構築装置100の前述した各部の機能が実現できる。
【００３８】
次に、課題関係性データベース114を構築する処理について、図４Ａおよび図４Ｂを参照して説明する。図４Ａは課題抽出部102と引用関係データベース構築部103で行われる処理、図４Ｂは内容説明抽出部104と未解決課題抽出部105で行われる処理を示すフローチャートである。
【００３９】
まず図４Ａについて説明する。始めにS401で、課題抽出部102が特許データベース115に格納されている特許文献の明細書テキストデータを取り出し、一つの特許文献の明細書データから一つ以上の課題候補を抽出する。
【００４０】
ここで課題候補とは、特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である。課題抽出部102は、課題候補として、例えば『○○を向上する』等の、課題語を指示するとして予め定められたキーフレーズを明細書テキストデータから探し出して抽出する。このとき、明細書テキストデータにおける、その特許文献で開示されている発明が解決しようとする課題が記載された文章ブロック、例えば、見出し［発明が解決しようとする課題］が付された文章ブロックに限定してキーフレーズを抽出してもよい。
【００４１】
課題語を指示するキーフレーズの例としては、他に、『○○を低減する』、『○○を図る』、『○○を改善する』、『○○を確保する』等が挙げられる。これらのキーフレーズには、課題語を指示している可能性が高いキーフレーズが重いスコアとなるように予めスコアが与えられている。例えば、『○○を向上する』は５、『○○を低減する』は４、『○○を図る』は３、『○○を改善する』は２、『○○を確保する』は１、というようにスコアが与えられている。なお、この実施例においては、スコアが重いものを上位とする。
【００４２】
続いて課題抽出部102は、S402で、S401で抽出した一つ以上の課題候補の中から、スコアが上位の課題候補を課題語として決定する。例えば、課題候補が「Aを向上する」、「Bを低減する」および「Cを図る」であった場合、キーフレーズ『○○を向上する』のスコアが最も上位であるので、「A」を課題語として決定する。
【００４３】
そして課題抽出部102はS403で、決定した課題語「A」を課題関係性データベース114に登録する。
課題抽出部102は、S401からS403の処理を特許データベース115に蓄積されている各特許文献の明細書データについて行うことにより、各特許の課題語を抽出し、課題関係性データベース114の“課題”フィールドにデータを蓄積する。
【００４４】
次にS404で、引用関係データベース構築部103が、特許データベース115の複数の特許文献の明細書テキストデータから、課題抽出部102が抽出した各特許文献で引用されている引用先文献を抽出する。引用関係データベース構築部103は、特許文献の明細書テキストデータから、その特許文献で開示されている発明に関連する文献公知発明が開示されている特許文献の所在を示す情報を探し出す。本実施形態においては、引用関係データベース構築部103は、特許文献の明細書テキストデータの、見出し［特許文献○］が付されている部位、又は、見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックから『特開平YY-XXXXX号公報』などの特許文献の番号を探し出す。そして、その番号の特許文献を特許文献の引用先文献とし、S405で引用関係を関連付けて、引用関係データベース113に蓄積する。以降、引用関係を分かり易くするため、“引用先文献←特許文献”のように表す。
【００４５】
続いて引用関係データベース構築部103は、引用関係データベース113に蓄積した引用関係を示すデータを、S406で課題関係性データベース114の“引用”フィールドにも登録する。このとき、課題関係性データベース114に先に登録されている“課題”フィールドの各データに、“引用”フィールドの引用元の特許文献を対応付けて登録し、二つのフィールドのデータを関連付ける。
【００４６】
S404からS406の処理を特許データベース115に蓄積されている各特許文献データについて行うことにより、各特許間の引用関係を抽出し、課題関係性データベース114の“引用”フィールドにデータを蓄積する。
【００４７】
ここで、図４ＡのS401からS406の処理について、具体的な明細書テキストデータの例を参照して説明する。
図５および図６は、特許データベース115に蓄積されている特許文献の明細書テキストデータの例を示したものである。図５の501は、特許文献Pの明細書テキストデータの例、502と503はそれぞれ、特許文献Ｐを引用している特許文献Ｑおよび特許文献Ｒの明細書テキストデータの例である。同様に図６の601は、特許文献Ｓの明細書テキストデータの例、602と603はそれぞれ、特許文献Sを引用している特許文献Tおよび特許文献Uの明細書テキストデータの例である。特許データベース115には、このような明細書テキストデータが、特許文献を特定する番号（出願番号、公開番号、登録番号など）と対応付けられて格納されている。
【００４８】
以下、図４Ａの流れに沿い、図２、図５、および図６を参照して、特許P、Q、R、S、T、Uに関して課題抽出部102と引用関係データベース構築部103で行われる処理について説明する。
【００４９】
図５に示されるように、特許文献Pの明細書テキストデータ501には、下線部「分類精度を向上する」というキーフレーズが含まれている。また、図５には示されていない特許文献Pの明細書テキストデータの部分に、「分類精度を向上する」の他に、例えばキーフレーズ「Aを低減する」、「Cを改善する」が含まれているとする。この場合、課題抽出部102はキーフレーズ「分類精度を向上する」、「Aを低減する」、および「Cを改善する」を課題候補として抽出する。
【００５０】
ここで、前述と同様、『○○を向上する』は５、『○○を低減する』は４、『○○を図る』は３、『○○を改善する』は２、『○○を確保する』は１、というスコアが与えられているとする。すると、抽出された３つの課題候補の中で、キーフレーズ『○○を向上する』のスコアが最も重いので、課題抽出部102は、スコアが上位の課題候補である「分類精度を向上する」の「分類精度」を課題語として決定する。
【００５１】
そして、課題抽出部102は、課題語「分類精度」を特許文献Pの課題語として、課題関係性データベース114に蓄積する。
同様に図６に示されるように、特許文献Sの明細書テキストデータ601には、下線部「分類精度を向上する」というキーフレーズが含まれている。なお、特許文献Sの明細書テキストデータ601には、「分類精度を向上する」以外のキーフレーズは含まれていないものとする。
【００５２】
この場合、課題抽出部102はキーフレーズ「分類精度を向上する」を、明細書テキストデータ601から抽出する。他のキーフレーズは抽出されないので、課題抽出部102は「分類精度」を課題語として決定し、課題関係性データベース114に課題語「分類精度」を特許文献Sの課題語として蓄積する。
【００５３】
なお、例えばキーフレーズ「分類精度を向上する」が特許文献Sの明細書テキストデータに含まれず、「Aを低減する」、「Bを図る」のみが含まれる場合には、『○○を低減する』のスコアが『○○を図る』のスコアより重く、上位である。したがって、課題抽出部102は「A」を課題語として決定することになる。
【００５４】
続いて、引用関係データベース構築部113で行われる処理について説明する。図５に示すように、特許文献Qの明細書テキストデータ502には、見出しとして「特許文献１」が付された部位があり、「特許P公報」という特許文献Pの文献番号が含まれている。したがって、引用関係データベース構築部103は、特許Qの明細書テキストデータ502から「特許P公報」を探し出し、特許文献Qの引用先文献として特許文献Pを抽出する。そして、引用関係を明確にして、引用関係データベース113および課題関係性データベース114に“P←Q”のように登録する。
【００５５】
同様に特許文献Rの明細書テキストデータ503を参照して説明する。特許文献Rの明細書テキストデータ503には、見出しとして「従来の技術」が付されている文章ブロックがあり、「従来の技術」が付された文章ブロックに「特許P公報」という特許文献Pの文献番号が含まれている。しかしながら、見出し［特許文献○］は含まれていない。したがって、引用関係データベース構築部103は、「従来の技術」を探し出し、続いて「従来の技術」の付された文章ブロックから「特許P公報」を探し出す。そして、特許文献Rの引用先文献として特許文献Pを抽出し、引用関係データベース113および課題関係性データベース114に“P←R”のように登録する。
【００５６】
同様に図６の特許文献Tの明細書テキストデータ602および特許文献Uの明細書テキストデータ603について説明する。特許文献Tの明細書テキストデータ602の「従来の技術」が付された文章ブロックには「特許S公報」という特許文献Sの文献番号が含まれている。また、特許文献Uの明細書テキストデータ603の「従来の技術」が付された文章ブロックにも「特許S公報」という特許文献Sの文献番号が含まれている。したがって、引用関係データベース構築部103は、特許文献Tと特許文献Uの引用先文献を特許文献Sと決定し、図２の引用関係データベース113および課題関係性データベース114に示すように、“S←T”、“S←U”のように引用関係を登録する。
【００５７】
以上説明したように、特許P、Q、R、S、T、UについてS401からS406の処理を行うと、図２に示されるように、課題関係性データベース114の“引用”フィールドおよび“課題”フィールドにデータが蓄積された状態となる。
【００５８】
次に、図４Ｂを参照して、内容説明抽出部104と未解決課題抽出部105で行われる処理について説明する。
まず、S407で内容説明抽出部104は、特許データベース115に蓄積されている特許文献の明細書テキストデータを取り出す。そして、特許文献の明細書テキストデータにおいて、見出し［特許文献○］『特開平YY-XXXXX号公報』、のような部位があるか、判定する。見出し［特許文献○］は、公報番号など、引用先文献を特定する情報を示す部位である。
【００５９】
S407の判定の結果がyesの場合、内容説明抽出部104はS408で、明細書テキストデータに含まれる『特許文献○』を、引用先文献の番号、すなわち、『特開平YY-XXXXX号公報』と同様に取り扱うことを決定する。一方判定の結果がnoの場合は、S409に進む。
【００６０】
続いてS409で、内容説明抽出部104は、見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付された文章ブロックに、引用先文献の番号、すなわち、『特開平YY-XXXXX号公報』もしくは『特許文献○』が含まれる段落があるか、判定する。
【００６１】
S409の判定の結果がyesの場合、内容説明抽出部104はS410で、『特開平YY-XXXXX号公報』もしくは『特許文献○』を含んでいる段落を、引用先文献の内容説明部位として抽出する。なおこのとき、段落ではなく、『特開平YY-XXXXX号公報』もしくは『特許文献○』を含んでいる文だけを抽出してもよい。そしてS411で、抽出した内容説明部位である段落もしくは文を、“引用”フィールドにおける引用元の特許文献に対応付けて、課題関係性データベース114の“内容説明”フィールドに蓄積する。
【００６２】
続いてS412で、明細書テキストデータに含まれる見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付された文章ブロックにおいて、引用先文献の文献番号を含んでいる段落を、未解決課題抽出部105が探し出す。ここで、引用先文献の文献番号とは、すなわち『特開平YY-XXXXX号公報』もしくは『特許文献○』である。
【００６３】
続いてS413で、未解決課題抽出部105は、探し出した引用先文献の番号を含んでいる段落に、予め与えられた『しかしながら』等のキーフレーズが含まれているか、判定する。
ここで、未解決課題とは、特許文献に開示されている技術では解決できなかった課題とされる課題である。明細書テキストデータにおいて、キーフレーズ『しかしながら』等の後には、未解決課題が含まれていることが多い。なお、他のキーフレーズとして、『しかし』、『けれども』など、逆接の接続詞が予め与えられてもよい。
【００６４】
S413の判定の結果がyesの場合、未解決課題抽出部105は、S414で、引用先文献の番号を含んでいる段落から『○○がかかる』等の未解決課題を表すとして予め与えられたキーフレーズを抽出する。未解決課題を表すキーフレーズとして、他に『○○がかさむ』、『○○が低下する』、『○○が悪化する』、『○○が発生する』などが与えられてもよい。
【００６５】
また別の実施例として、課題語としてよく利用されている語を特許データベース115から予めピックアップして蓄積した課題語辞書を作成し、辞書に登録されている課題語を、明細書テキストデータから抽出してもよい。なお、課題語の例として、例えば『コスト』、『燃費』などが挙げられる。
【００６６】
S413の判定の結果がnoの場合、S415で未解決課題抽出部105が、特許文献の明細書テキストデータからその特許文献についての課題語を抽出し、引用先文献の未解決課題とする。このとき、前述の課題語辞書を利用して、課題語を抽出してもよい。
【００６７】
続いてS416で、未解決課題抽出部105は、S414で抽出したキーフレーズの未解決課題「○○」、もしくはS415で抽出した課題語を、“引用”フィールドにおける引用元の特許文献に対応付けて、課題関係性データベース114の“未解決課題”フィールドに蓄積する。
【００６８】
S407からS416の処理を特許データベース115に蓄積されている各特許文献データについて行うことで、各特許文献の引用先文献の内容説明と未解決課題とを抽出し、課題関係性データベース114の“内容説明”および“未解決課題”フィールドにデータを蓄積する。
【００６９】
ここで、図４ＢのS407からS416の処理について、図５、および図６の具体的な明細書テキストデータの例と、図２の課題関係性データベース114のデータ構造の例を参照して説明する。
【００７０】
まず、図５の特許文献Qについて説明する。特許文献Qの明細書テキストデータ502を参照すると、点線部で示すように、「特許文献１  特許P公報」が含まれている。したがって、内容説明抽出部104は、S407でyesの判定を行い、S408に進む。S408で、内容説明抽出部104は、テキストデータ「特許文献１」を特許文献Pの番号として、すなわち「特許P公報」と同様に、扱うことを決定する。
【００７１】
続いて、S409の処理を行う。特許文献Qの明細書テキストデータ502には、見出し［従来の技術］が付された文章ブロックに「特許文献１」を含んでいる段落があるので、内容説明抽出部104は、S409でyesと判定する。そしてS410で、二重線で示した文「特許文献１には、辞書を利用して文書分類を行う技術が記載されている。」を抽出する。内容説明抽出部104は、S411でこの文を課題関係性データベース114の“内容説明”フィールドに、引用元の特許文献Qに対応付けて登録する。
【００７２】
次に、未解決課題抽出部105は、S412の処理を行う。特許文献Qの明細書テキストデータ501には、見出し［従来の技術］が付された文章ブロックに「特許文献１」を含む段落があるので、未解決課題抽出部105は、この段落を探し出す。続いて、この段落には、破線で示したキーフレーズ「しかしながら」が含まれているので、未解決課題抽出部105は、S413でyesと判定し、S414に進む。「特許文献１」を含む段落には、一点鎖線で示した未解決課題を表すキーフレーズ「辞書作成コストがかかる」が含まれているので、S414で、未解決課題抽出部105は、「辞書作成コストがかかる」を抽出する。続いてS416で、「辞書作成コスト」を未解決課題として課題関係性データベース114の“未解決課題”フィールドに、引用元の特許文献Qに対応付けて蓄積する。
【００７３】
また、内容説明抽出部104および未解決課題抽出部105が、図５の特許文献Rの明細書テキストデータ503についてS407からS416の処理を行う場合を説明する。まず、内容説明として、二重線部「特許P公報には、・・・ユーザ辞書がある。」を抽出して、課題関係性データベース114に、引用元の特許文献Rに対応付けて登録する。次に破線部のキーフレーズ「しかしながら」があると判定し、一点鎖線部「辞書メンテコストがかかる」を抽出し、「辞書メンテコスト」を未解決課題として、引用元の特許文献Rに対応付けて課題関係性データベース114に登録する。
【００７４】
同様に、図６の特許文献Tの明細書テキストデータ602については、内容説明として二重線部「特許S公報には、・・・が記載されている。」を抽出し、課題関係性データベース114に、引用元の特許文献Tに対応付けて登録する。次に破線部のキーフレーズ「しかしながら」があると判定して、一点鎖線部「正解データ作成コストがかかる」を抽出し、「正解データ作成コスト」を未解決課題として、引用元の特許文献Tに対応付けて課題関係性データベース114に登録する。
【００７５】
図６の特許文献Uの明細書テキストデータ603については、内容説明として二重線部「特許S公報には、・・・SVMを採用している。」を抽出して、課題関係性データベース114に、引用元特許文献Uに対応付けて登録する。次に破線部のキーフレーズ「しかしながら」があると判定して、一点鎖線部「モデル可読性に問題があった」を抽出し、「モデル可読性」を未解決課題として、引用元の特許文献Uに対応付けて課題関係性データベース114に登録する。
【００７６】
以上説明したように、特許文献P、Q、R、S、T、UについてS407からS416の処理を行うと、図２に示されるように、課題関係性データベース114の“内容説明”フィールドおよび“未解決課題”フィールドにデータが蓄積された状態となる。
【００７７】
上述した処理を特許データベース115に蓄積されている各特許文献について行うことにより、各特許文献の明細書テキストデータから、引用先文献の内容説明や未解決課題を抽出し、引用元の特許文献に対応付けて蓄積する。このようにして課題関係性データベース114を構築することにより、各特許文献に開示されている技術の課題間の関係性を明確にすることができる。
【００７８】
次に、構築した課題関係性データベース114を利用する処理について、図７を参照して説明する。図７は、課題関係性データベース利用部106で行われる処理を示すフローチャートである。
【００７９】
まず、S701で、検索部107が、特許データベース115から各特許文献の明細書のデータを取得して、検索用のテキストデータベースを作成する。作成したテキストデータベースは、以降の検索に用いる。テキストデータベースとして、例えば文章をN文字単位で切り出して登録するNグラムベースのデータベースや、文章を形態素に分解する形態素解析技術を用いたデータベースを作成してもよい。これらのデータベースは当業者によく知られている方法で作成することができる。なお、本実施例では、検索もれが少ないとされている、文章において連続する２文字をデータとして登録するバイグラムのデータベースを作成するものとする。
【００８０】
続いてS702で、検索部107は、利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を、S701で作成したテキストデータベースから検索する。このような処理を行うことによって、特許データベース115の莫大な特許文献データから利用者が分析したい対象が絞り込まれる。なお、利用者は分析したい事柄に関する検索キー（例えば、キーワードやキーフレーズなど）をクエリ受付部111に入力することによって、分析対象を指定することが可能である。検索部107は、S702では、クエリ受付部111に入力されたこの検索キーを含む特許文献を、テキストデータベースから検索する。
【００８１】
続いてS703で、課題絞り込み部108は、課題関係性データベース114の“引用”フィールドを参照して、S702で検索した検索結果に含まれた特許文献を引用先文献としているレコードを探し出す。そして“課題”フィールドを参照して、そのレコードの“課題”を取り出す。課題絞り込み部108はS704で、S703で取り出した“課題”のリストを表示部112に出力することによって、利用者に提示する。
【００８２】
利用者は、コンピュータ300の入力装置206を用いて、選択した課題語を入力する。入力された課題語はクエリ受付部111で受け付けられて、特許情報構築装置100に送られる。
続いてS705で、課題絞り込み部108は、選択された課題語が“課題”フィールドに登録されているレコードを、これ以降に実施する処理の処理対象として決定する。S703からS705の処理を行うことにより、課題絞り込み部108は、利用者が分析したい対象をさらに絞り込む。
【００８３】
続いて、S706で、内容説明クラスタリング部109は、S705で絞り込んだ処理対象の“内容説明”についてクラスタリングする処理を行う。
ここで、クラスタリングとはデータ解析の手法の一つであり、事前に基準を定義するのではなく、一つの多様な集団を幾つかの似ているものでグループ化する手法のことである。また、クラスタリングによってできたグループをクラスタと呼ぶ。
【００８４】
一般的なクラスタリングの手順としては、まず文書に対して形態素解析を行って各語に分割し、次に文書を各語の重みから構成されるベクトルとして表現する。そして文書間の類似度を定義し、最後に定義した類似度を用いてクラスタリングを行う。
【００８５】
クラスタリングは、一般に階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングに分けることができるが、内容説明クラスタリング部109は、どちらを用いることもできる。階層的クラスタリングの手法としては、最短距離法、最長距離法、群平均法などが挙げられる。一方、非階層的クラスタリングの手法としては、k-means法が挙げられる。
【００８６】
S706でクラスタリングを行った結果、最上位のクラスタとなった語を、S707でクラスタリング結果として出力する。このとき、各クラスタにおける高頻出語などの特徴的な語をそのクラスタの見出しとしてもよい。
【００８７】
続いてS708で、対応付け部110が、各クラスタに“未解決課題”を対応付ける処理を行う。すなわち、各内容説明クラスタに属している、課題関係性データベース114の“未解決課題”フィールドの未解決課題を、各クラスタに対応付ける。そして、S709で、対応付けを行った結果を、利用者が視覚的に認識できるように表示部112に出力する。
【００８８】
以上説明したS701からS709までの処理を行うことにより、課題関係性データベース114に蓄積されているデータを利用して、利用者に視覚的に分かり易く特許文献情報を提供することができる。
【００８９】
ここで、S701からS709の処理について、図２の課題関係性データベース114の具体的なデータ構造の例を参照して説明する。
S701で検索部107が、特許データベース115からバイグラムのテキストデータベースを作成したとする。そして利用者が例えば『文書分類』という検索キーワードをクエリ受付部111に入力して指定すると、検索部107はこのバイグラムのデータベースを検索対象とし、S702で『文書分類』を検索キーとして特許文献を検索する。この実施例では、検索結果として、検索キーワード『文書分類』がテキストデータに含まれていた特許文献Pおよび特許文献Sが得られたものとしている。
【００９０】
続いてS703で、課題絞込み部108は、“引用”フィールドを参照して、特許文献Pおよび特許文献Sを引用先文献としているレコードの“課題”を、課題関係性データベース114から取り出す。すなわち、図２の“引用”フィールドに、“P←○”、もしくは“S←○”と登録されているレコードを取り出す。課題絞り込み部108は、取り出されたレコードの“課題”フィールドに記載されている課題語、図２では“分類精度”を取り出し、リストとして表示部112に出力する。
【００９１】
続いて、リストとして提示された課題語から、利用者が“分類精度”を選択すると、課題絞り込み部108は、S705で図２に示されている４つのレコードを以降の処理対象として決定する。
【００９２】
次に、内容説明クラスタリング部109が、決定した４つのレコードの“内容説明”を対象として、S706でクラスタリングを行う。ここで階層的クラスタリングを行ったとすると、クラスタリング結果として、次のような結果が得られる。
クラスタ１（見出し：辞書）  P←Q、P←R
クラスタ２（見出し：機械学習）  S←T、S←U
【００９３】
続いてS708の対応付けの処理を行うと、クラスタ１の“未解決課題”として“辞書作成コスト”および“辞書メンテコスト”が対応付けられ、クラスタ２の“未解決課題”としては“正解データ作成コスト”および“モデル可読性”が対応付けられる。対応付けを行うと、次のような結果が得られる。
クラスタ１  辞書
辞書作成コスト（P←Q）
辞書メンテコスト（P←R）
クラスタ２  機械学習
正解データ作成コスト（S←T）
モデル可読性（S←U）
【００９４】
このような結果から、“分類精度”という課題に対し、“辞書”的なアプローチを行うと、“辞書作成コスト”と“辞書メンテコスト”という未解決課題があることが分かる。同様に、“機械学習”的なアプローチを行うと、“正解データ作成コスト”と“モデル可読性”という未解決課題があることが分かる。
【００９５】
以上のような対応付けを行った結果を視覚的に分かり易く示した例が図８である。選択された課題語“分類精度”に対し、解決のアプローチとして２つの内容説明クラスタ“辞書”および“機械学習”があり、さらにそれぞれのクラスタに２つずつの未解決課題があることが視覚的に明確に示されている。
特許情報構築装置100が、図８に示すような表示例を表示部112に出力することにより、利用者は特許文献の課題間の関係を明確にとらえることが可能となる。
【００９６】
なお、以上までに説明した全ての実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、前記特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出し、前記課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、前記特許文献で開示されている発明の課題語として、前記特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する課題抽出部と、
前記特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する引用関係データベース構築部と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する内容説明抽出部と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する未解決課題抽出部と、
利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を前記特許データベースから検索する検索部と、
前記課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、前記検索キーを含む特許文献が前記引用関係データベースにおいて引用先文献とされており、且つ前記課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を前記内容説明部位に含む特許文献を絞り込む課題絞り込み部と、
前記課題絞り込み部が絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする内容説明クラスタリング部と、
前記最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、前記課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、前記クラスタリング結果と対応付ける対応付け部と、
を備える、特許情報構築装置。
（付記２）
前記課題抽出部は、前記課題語を指示するとして予め定められたキーフレーズを含む部位を、前記課題候補として抽出することを特徴とする付記１に記載の特許情報構築装置。
（付記３）
前記キーフレーズを含む部位は、前記明細書テキストデータの見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックから抽出されることを特徴とする付記２に記載の特許情報構築装置。
（付記４）
前記内容説明抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、該段落を内容説明部位として抽出することを特徴とする付記１に記載の特許情報構築装置。
（付記５）
前記未解決課題抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックにおいて、未解決課題を表すとして予め与えられているキーフレーズが前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落に含まれている場合には、該キーフレーズの課題語部分を、前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする付記１に記載の特許情報構築装置。
（付記６）
前記未解決課題抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックに含まれている前記特許文献についての課題語を前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする付記１に記載の特許情報構築装置。
（付記７）
前記内容説明抽出部は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、前記引用先文献の文献番号を含んでいる文を内容説明部位として抽出することを特徴とする付記１に記載の特許情報構築装置。
（付記８）
特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、前記特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出し、前記課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、前記特許文献で開示されている発明の課題語として、前記特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する課題抽出処理と、
前記特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する引用関係データベース構築処理と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する内容説明抽出処理と、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する未解決課題抽出処理と、
利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を前記特許データベースから検索する検索処理と、
前記課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、前記検索キーを含む特許文献が前記引用関係データベースにおいて引用先文献とされており、且つ前記課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を前記内容説明部位に含む特許文献を絞り込む課題絞り込み処理と、
前記課題絞り込み処理により絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする内容説明クラスタリング処理と、
前記最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、前記課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、前記クラスタリング結果と対応付ける対応付け処理と、
をコンピュータに行わせることを特徴とする、特許情報構築プログラム。
（付記９）
前記課題抽出処理は、前記課題語を指示するとして予め定められたキーフレーズを含む部位を、前記課題候補として抽出することを特徴とする付記８に記載の特許情報構築プログラム。
（付記１０）
前記キーフレーズを含む部位は、前記明細書テキストデータの見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックから抽出されることを特徴とする付記９に記載の特許情報構築プログラム。
（付記１１）
前記内容説明抽出処理は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、該段落を内容説明部位として抽出することを特徴とする付記８に記載の特許情報構築プログラム。
（付記１２）
前記未解決課題抽出処理は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックにおいて、未解決課題を表すとして予め与えられているキーフレーズが前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落に含まれている場合には、該キーフレーズの課題語部分を、前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする付記８に記載の特許情報構築プログラム。
（付記１３）
前記未解決課題抽出処理は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックに含まれている前記特許文献についての課題語を前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする付記８に記載の特許情報構築プログラム。
（付記１４）
前記内容説明抽出処理は、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、前記引用先文献の文献番号を含んでいる文を内容説明部位として抽出することを特徴とする付記８に記載の特許情報構築プログラム。
（付記１５）
特許文献の明細書テキストデータを含む特許文献データが複数蓄積されている特許データベースから、前記特許文献で開示されている発明の課題の候補となる語である課題候補を抽出し、前記課題候補に対して予め与えられているスコアが上位の課題候補を、前記特許文献で開示されている発明の課題語として、前記特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する課題抽出ステップと、
前記特許文献の明細書テキストデータから該特許文献で引用されている引用先文献を特定し、該特定した引用先文献と該特許文献と引用関係とを関連付けて引用関係データベースに蓄積する引用関係データベース構築ステップと、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献を引用している部位を内容説明部位として抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する内容説明抽出ステップと、
前記特許データベースに蓄積されている前記特許文献の明細書テキストデータから前記引用先文献で開示の技術では解決できなかった課題とされている未解決課題を抽出し、前記特許文献に対応付けて前記課題関係性データベースに蓄積する未解決課題抽出ステップと、
利用者によって指定された検索キーを含む特許文献を前記特許データベースから検索する検索ステップと、
前記課題関係性データベースに蓄積されている複数の特許文献のうち、前記検索キーを含む特許文献が前記引用関係データベースにおいて引用先文献とされており、且つ前記課題関係性データベースに蓄積されている課題語から利用者によって任意に選択された課題語を前記内容説明部位に含む特許文献を絞り込む課題絞り込みステップと、
前記課題絞り込みステップによって絞り込んだ特許文献の内容説明部位についてクラスタリングを行い、最上位のクラスタをクラスタリング結果とする内容説明クラスタリングステップと、
前記最上位のクラスタに属している特許文献と対応付けて、前記課題関係性データベースに蓄積されている未解決課題を、前記クラスタリング結果と対応付ける対応付けステップと、
をコンピュータが行うことを特徴とする、特許情報構築方法。
（付記１６）
前記課題抽出ステップは、前記課題語を指示するとして予め定められたキーフレーズを含む部位を、前記課題候補として抽出することを特徴とする付記１５に記載の特許情報構築方法。
（付記１７）
前記キーフレーズを含む部位は、前記明細書テキストデータの見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックから抽出されることを特徴とする付記１６に記載の特許情報構築方法。
（付記１８）
前記内容説明抽出ステップは、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、該段落を内容説明部位として抽出することを特徴とする付記１５に記載の特許情報構築方法。
（付記１９）
前記未解決課題抽出ステップは、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックにおいて、未解決課題を表すとして予め与えられているキーフレーズが前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落に含まれている場合には、該キーフレーズの課題語部分を、前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする付記１５に記載の特許情報構築方法。
（付記２０）
前記未解決課題抽出ステップは、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］、あるいは見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックに含まれている前記特許文献についての課題語を前記引用先文献の未解決課題として抽出することを特徴とする付記１５に記載の特許情報構築方法。
（付記２１）
前記内容説明抽出ステップは、前記特許文献の明細書テキストデータの見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックに前記引用先文献の文献番号を含んでいる段落がある場合には、前記引用先文献の文献番号を含んでいる文を内容説明部位として抽出することを特徴とする付記１５に記載の特許情報構築方法。
【符号の説明】
【００９７】
100  特許情報構築装置
101  課題関係性データベース構築部
102  課題抽出部
103  引用関係データベース構築部
104  内容説明抽出部
105  未解決課題抽出部
106  課題関係性データベース利用部
107  検索部
108  課題絞り込み部
109  内容説明クラスタリング部
110  対応付け部
111  クエリ受付部
112  表示部
113  引用関係データベース
114  課題関係性データベース
115  特許データベース
300  コンピュータ
301  CPU
302  ROM
303  RAM
304  ハードディスク装置
305  インタフェース装置
306  入力装置
307  出力装置
308  バス
【図１】
2010282543.tif 000003
【図２】
2010282543.tif 000004
【図３】
2010282543.tif 000005
【図４Ａ】
2010282543.tif 000006
【図４Ｂ】
2010282543.tif 000007
【図５】
2010282543.tif 000008
【図６】
2010282543.tif 000009
【図７】
2010282543.tif 000010
【図８】
2010282543.tif 000011